# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Thu Aug 10 09:00:46 2023

@author: skunk69
"""

import json

chinese_name = u'青少年病理性互联网使用量表'
english_name = 'Adolescent Pathological Internet Use Scale'
abbreviation = 'APIUS'
category = u'应激及相关行为量表'

outline = u"""网络成瘾，又称为病理性使用互联网（Pathological Internet Use，PIU），已经逐渐被认为是一种医学疾病，是指因过度沉迷网络而破坏个体身心健康，引起严重的学业、家庭等社会问题，与病理性赌博、物质依赖同属成瘾行为的一大类疾病。
雷雳和杨洋（2007）参照国内外研究并结合我国青少年的实际情况，编写了《青少年病理性互联网使用量表》，为青少年网络成瘾的诊断、监控及其心理机制的进一步研究提供了有效的工具。该量表综合青少年上网过程中的认知、情感以及行为症状，可以对PIU做出准确判断。"""

instruction = u"""下面是一些和上网有关的描述，请你根据自己的实际情况，看看每一个描述是否与自己相符，并选择与自己相符合的等级。"""

with open('APIUS.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()
    f.close()

items = {}
for key,line in enumerate(lines):
    _,value = line.strip().split('）',maxsplit=1)
    items[key+1] = value.strip()

reverse_items = []
scales = [u'突显性',u'耐受性',u'强迫性上网或戒断症状',u'心境改变',u'社交抚慰',u'消极后果']
scales_items = [
    [1,3,22],# 突显性
    [6,8,10,29,35],# 耐受性
    [4,13,15,19,21,27,28,30,32,33,38],# 强迫性上网或戒断症状
    [17,20,23,24,26],# 心境改变
    [12,14,16,18,25,37],# 社交抚慰
    [2,5,7,9,11,31,34,36],# 消极后果
    ]

# check scales_items
print(f'scale length={[len(l) for l in scales_items]}')

check = []
for l in scales_items:
    check = check+l
print(f'len(check)={len(check)}')

# complementary set
check_set = {i for i in sorted(check)}^{i for i in range(1,39)}
print(f'complementary set= {check_set}')

factors = []
factors_scales = []
rating = [u'完全不符合',u'基本不符合',u'不确定',u'基本符合',u'完全符合']
score_rules = list(range(1,6))

contents = {
    'instruction':instruction,
    'items':items,
    'reverse_items':reverse_items,
    'scales':scales,
    'scales_items':scales_items,
    'factors':factors,
    'factors_scales':factors_scales,
    'rating':rating,
    'score_rules':score_rules       
    }

implementation = u"""《青少年病理性互联网使用量表》属于一个自评量表。"""

reliability = u"""采用了初高中群体和网络成瘾患者群体两个被试样本。研究结果显示，APIUS具有良好的内部一致性和重测信度指标。"""
validity = u"""对APIUS的内容效度结合已有三个较有影响的PIU量表进行比较，结果表明APIUS全面地反映了PIU的维度构成，且更适合我国青少年使用，具有较好的内容效度。
选取Young的八项标准及互联网使用强度作为效标，计算出它们之间的相关系数以考察APIUS的聚敛效度和区分效度，结果表明APIUS具有良好的聚敛效度，同时其区分效度也在可接受范围内。
研究采用验证性因素分析对探索性因素分析中抽取的因素结构进行验证，表明模型与数据拟合良好。"""
measurements = {'reliability':reliability,'validity':validity}

interpretation = u"""该量表各个维度的含义如下：
1）突显性，指互联网使用占据了个体的思维与行为活动的中心。
2）耐受性，指互联网使用者为了获得满足感而不断增加上网时间与投入程度。
3）强迫性上网或戒断症状，指个体希望减少上网时间，但无法做到，并且对互联网有近似于强迫性的迷恋；停止互联网使用会产生不良的生理反应与负性情绪。
4）心境改变，指个体使用互联网来改变消极的心境。
5）社交抚慰，指个体认为在网上交流要更舒适、安全，依赖互联网作为其社交的途径。
6）消极后果，指互联网使用对个体正常生活产生了负面影响，主要关注由于上网所造成的人际、健康和学业不良问题。
所有条目的得分之和除以条目总数即为该量表的平均总分，反映了青少年网络成瘾的总体状况。"""

applications = u"""至于如何判断网络成瘾，该研究依据灵敏度、特异度以及诊断准确性等指标来确定APIUS最为合理的划界分。将APIUS平均总分大于等于3.15分者界定为PIU群体（即网络成瘾群体），平均总分大于3分而小于3.15分者界定为PIU边缘群体，平均总分小于3分者界定为正常群体。"""

this_scale = {
    'chinese_name':chinese_name,
    'english_name':english_name,
    'abbreviation':abbreviation,
    'category':category,
    'outline':outline,
    'contents':contents,
    'implementation':implementation,
    'measurements':measurements,
    'interpretation':interpretation,
    'applications':applications    
    }

with open(abbreviation+'.json','w+',encoding='utf-8') as f:
    json.dump(this_scale,f,indent=2,ensure_ascii=False)